Stata：如何估计置信区间？

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利用已知数据及其分布规律对未知数据进行合理的推断是数理统计学的重要功能之一。在数理统计学中，我们将用来进行合理推断的已知数据称为样本，将被合理推断的未知数据称为参数，将这种推断方法称为参数估计。参数估计方法包括点估计和区间估计。

点估计就是适当选择一个统计量作为未知参数的估计 (称为估计量)，并用样本来估计该值。对于不同的样本有不同的估计值。由于仅依靠点估计难以评估待参数估计值与其真实值之间的接近程度，即无法通过点估计来度量估计值的可信程度，故需要引入区间估计。

区间估计就是给出一个区间 (置信区间)，并预测真正的参数  以一定的概率存在于这一区间的方法。这一区间覆盖真实值的概率被称为置信系数。置信区间用区间的端点  与  表示，。当给定常数 ，若有

成立，则称 到 这一区间能够覆盖真值的概率为  。这样的区间  为待估参数  的  置信区间 (confidence interval，简写为 CI)， 称为置信系数或 置信水平 (confidence level，简写为 CL)， 称为显著性水平。和 分别称为置信区间的下限和置信区间的上限。

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